Dimensioning of lte network Description of Models and Tool, Coverage and

 

LTE Capacity Planning 

Capacity  planning  gives  an  estimate  of  the  resources  needed  for  supporting  a  specified 

offered  traffic  with  a  certain  level  of  QoS  (e.g.  throughput  or  blocking  probability). 

Theoretical  capacity  of  the  network is  limited  by  the  number  of  eNodeB’s  installed  in  the 

network.  Cell  capacity  in  LTE  is  impacted  by  several  factors,  which  includes  interference 

level,  packet  scheduler  implementation  and  supported  modulation  and  coding  schemes. 

Link Budget (Coverage Planning) gives the maximum allowed path loss and the maximum 

range  of  the  cell,  whereas  coverage  Planning  takes  into  account  the  interference  by 

 

 

41 

providing a suitable model. LTE also exhibits soft capacity like its predecessor 3G systems. 

Therefore,  the  increase  in  interference  and  noise  by  increasing  the  number  of  users  will 

decrease the cell coverage forcing the cell radius to become smaller.  

 

In LTE, the main indicator of capacity is SINR distribution in the cell. In this study, for the 

sake of simplicity, LTE access network is assumed to be limited in coverage by UL direction 

and capacity by DL. 

 

The evaluation of capacity needs the following two tasks to be completed: 

•

 

Being able to estimate the cell throughput corresponding to the settings used to derive 

the cell radius 

•

 

Analysing the traffic inputs provided by the operator to derive the traffic demand, which 

include  the  amount  of  subscribers,  the  traffic  mix  and  data  about  the  geographical 

spread of subscribers in the deployment area 

 

5.2

 

Average Cell Throughput Calculations 

The target of capacity planning exercise is to get an estimate of the site count based on the 

capacity requirements. Capacity requirements are set forth by the network operators based 

on their predicted traffic. Average cell throughput is needed to calculate the capacity-based 

site count. 

 

The most accurate evaluation of cell capacity (throughput under certain constraints) is given 

by  running  simulations.  Since,  the  dimensioning  is  usually  done  using  an  excel  workbook, 

the best solution to derive cell throughput is direct mapping of SINR distribution obtained 

from a simulator into MCS (thus, bit rate) or directly into throughput using appropriate link 

level results.  

Thus, capacity estimation requires the following simulation results 

•

 

Average  SINR  distribution  table  (system  level  result),  which  provides  the 

SINRprobability 

•

 

Average  throughput  or  spectral  efficiency  versus  average  SINR  table  (link  level 

result) 

 

 

42 

Among  other  factors,  different  propagation  environments  (propagation  models,  inter-site 

distance)  and  antenna  configurations  have  an  impact  on  the  above  results.  Thus,  multiple 

tables should be available for example for urban, suburban and rural areas. SINR probability 

is obtained by calculating the probability of occurrence of a given SINR value at cell edge. 

All  these  system  level  simulations  are  run  with  a  predefined  inter-site  distance.  In  this 

method, the bit rates for each MCS are derived from the OFDM parameters for LTE. Then 

the  SINR  values  to  support  each  MCS  are  derived  from  look-up  tables  that  are  generated 

from link level simulations.  

 

Subsequently,  MCS  supported  by  each  value  of  SINR  is  selected  by  using  the  minimum 

allowed  SINR  from  the  link  level  results.  This  gives  the  corresponding  data  rate  that  is 

supported by that MCS. In this way, data rate corresponding to each SINR value is obtained 

for  a  specific  scenario.  For  urban  channel  model  and  a  fixed  inter-site  distance  of  1732m, 

downlink throughput for LTE is shown in table 5-1. 

 

Table 5-1: DL average cell throughput for LTE 

MCS 

SINR(min) (dB) 

DL cell throughput 

(Mbps) 

QPSK 1/3 

-0.75 

4.00 

QPSK 1/2 

1.50 

6.00 

QPSK 2/3 

3.50 

8.00 

16QAM 1/2 

7.00 

12.00 

16QAM 2/3 

9.50 

16.01 

16QAM 4/5 

11.50 

19.20 

64QAM 1/2 

11.50 

21.0 

64QAM 2/3 

14.7 

24.01 

 

Let  us  consider  an  example  regarding  table  5-1  (Urban/1732m  inter-site  distance).  For  an 

SINR value of 2dB, QPSK ½ is selected from the above table, and it gives a throughput of 

6Mbps  at  2dB.  In  the  same  way,  an  SINR  value  of  3dB  corresponds  to  6Mbps,  4dB  to 

8Mbps and 7dB to 12Mbps in DL. Once all the values are  calculated by using the lookup 

table, cell throughput is derived as follows:  

 

 

43 

 

(26) 

 

Where,  

SINR_Occurrence_probabaility  =  Probability  of  occurrence  of  a  specific  SINR 

value at cell edge obtained using simulations 

AveThroughputSINR = Average throughput corresponding to SINR value 

 

5.3

 

Traffic demand estimation and Overbooking factor 

Since  the  given  bandwidth  can  only  deliver  a  certain  amount  of  capacity,  then  the  traffic 

demand  needs  to  be  understood.  The  complex  part  is  the  analysis  of  the  peak  hours  of 

different subscriber types and traffic profiles. The required result is the overbooking factor 

that  describes  the  level  of  multiplexing  or  number  of  users  sharing  a  given  channel  or 

capacity. 

The main inputs are listed below:    

•

 

Traffic mix and busy hour analysis 

•

 

Subscriber Density 

•

 

Data Volume per User 

•

 

Peak and Average Data Rate 

•

 

Daily Traffic Profiles 

 

As  coverage  planning,  also  capacity  planning  is  done  separately  for  different  service  areas 

(urban, suburban and rural). 

If we use requirements corresponding to the peak hour traffic, then it would lead to over-

dimensioning. Precious resources will be wasted in other hours of the day and network cost 

will go significantly higher. For this reason it is important to define the overbooking factor 

(OBF),  OBF  is  the  average  number  of  users  that  can  share  a  given  unit  of  channel.  The 

channel unit used in dimensioning is the peak data rate. If we assume a 100 percent channel 

loading, then the OBF is simply equal to the ratio between the peak and the average rates 

(PAR).  

 

(

)

∑

⋅

=

ues

allSINRval

R

oughputSIN

AverageThr

ability

rence_Prob

SINR_Occur

hput

CellThroug

 

 

44 

However,  it  is  not  safe  to  dimension  the  network  with  100  percent  loading.  Hence,  the 

parameter utilisation factor is introduced. In most of data networks, the utilisation factor is 

less  than  85  percent  in  order  to  guarantee  Quality  of  Service  (QoS).  So  the  higher  this 

parameter, the longer will be the average waiting time for users accessing the channel. Thus, 

the overbooking factor is derived as follows: 

 

(27) 

 

5.4

 

Capacity based site count 

With  the  knowledge  of  traffic  demand  estimation  and  the  factors  involved  in  it,  Overall  data 

rate required can be calculated. Based on the overbooking factor described above, the total data 

rate for the capacity calculation is: 

 

(28) 

 

The number of sites necessary to support the above calculated total traffic is simply 

 

(29) 

 

Where the SiteCapacity is a multiple of the Cell Throughput, which depends on the number of 

cells per site (Not considering any hardware limitation) 

 

As already done for the coverage evaluation, the site count is performed for each type of service 

area. Capacity based site count is usually higher than the coverage based counterpart in a fully 

functional  network.  In  real  networks,  this  number  is  smaller  in  the  earlier  years  of  network 

operation, when the number of users is quite less. But as the demand increases and more users 

are  added  to  the  service,  the  capacity  based  site  count  takes  the  lead  and  smaller  cells  are 

required. The larger of the two counts is used as a final number as a dimensioning output. 

OverallDataRate

NumSitesCapacity

SiteCapacity

=

Factor

tilisation

ageRatio.U

PeakToAver

gFactor

Overbookin

=

ctor

rbookingFa

taRate.Ove

ers.PeakDa

NumberOfUs

aRate

OverallDat

=

 

 

45 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

Tool for LTE Dimensioning 

 

 

LTE  dimensioning  tool  is  excel-based  software  developed  to  carry  out  dimensioning  of  LTE 

networks. This chapter explains different parts of this tool including its structure and contents. 

This chapter also discusses how does this excel-based tool works, its advantages and limitations. 

 

6.1

 

Methodology and Structure 

The dimensioning tool is designed to carry out both coverage and capacity calculations for the 

dimensioning  of  the  Long  Term  Evolution  (LTE)  Network.  It  performs  the  required 

calculations, providing the site count on the basis of traffic forecast as the final result.  

 

Excel  is  chosen  over  MATLAB  as  the  implementation  software  for  the  dimensioning  tool. 

Excel  is  a  spreadsheet  application  with  special  features  for  performing  calculations  and 

providing  a  wide  variety  of  graphics,  making  it  one  of  the  most  popular  and  widely  used  PC 

applications  [24].  The  basic  motive  for  preferring  Excel  is  its  ease  of  use  and  unproblematic 

accessibility. The critical idea during the design and development of this software is to make it 

as simple and intelligible as possible. This goal is primarily achieved by having an unambiguous 

 

 

46 

distinction  between  different  functional  parts.  Inputs  and  outputs  are  clearly  notable.  All  the 

inputs are available on a single sheet of excel tool with main outputs placed on the last sheet.  

 

The intermediate calculations and detailed formulas are placed on separate sheets. As a result, a 

user can use the tool without going into details of implementation. Ideally,  user is required to 

look only at the input and output sheets. User can enter all the inputs on one sheet and can then 

directly go to the output sheet to view the detailed results.  

 

The workbook (Excel-based dimensioning tool) is structured so that there is a clear separation 

between planning inputs, system inputs (e.g. link and system level results), working section and 

results. It consists of eight sheets. 

•

 

Inputs 

•

 

Tables 

•

 

Radio Link Budget (RLB) 

•

 

Capacity Evaluator 

 

•

 

Traffic Forecast 

•

 

Dimensioning Output 

•

 

Version and history of change 

 

6.2

 

Dimensioning inputs 

‘Input sheet’ lists all the required inputs for dimensioning process of LTE networks. Inputs are 

grouped into three clusters. 

•

 

System inputs 

•

 

Coverage planning inputs 

•

 

Capacity planning inputs 

Input  sheet  is  an  important  part  of  the  structure  of  the  dimensioning  tool.  It  collects  all  the 

possible  inputs  in  one  place.  This  is  quite  a  different  approach  when  compared  to  other 

available  dimensioning  tools  for  other  systems.  In  other  dimensioning  software,  it  is  always  a 

difficult  process  to  collect  all  the  inputs  in  one  place.  User  has  to  switch  from  one  part  to 

another to change the input parameters. This is time consuming as well as difficult to use. The 

 

 

47 

purpose of having clearly separated inputs is to allow users to change dimensioning inputs from 

one place. 

 

To  make  a  clear  distinction  between  inputs,  coverage  and  capacity  related  inputs  are  arranged 

into  two  columns.  System  inputs  are  placed  on  the  top  of  the  coverage  inputs  as  they  are 

directly used by the coverage evaluator. This allows the user to control the output of coverage 

and capacity evaluators independent of each other. 

 

System inputs include carrier frequency, channel bandwidth and area of deployment. Coverage 

related inputs available in the dimensioning tool are RLB inputs and propagation model. Along 

with  these  inputs  general  RLB  parameters,  like  antenna  transmitter  powers,  system  gains  and 

losses,  etc  are  also  present.  Capacity  related  inputs  are  traffic  forecast  for  each  type  of  traffic, 

utilization  factor  and  subscriber  geographical  spread.  Subscriber  geographical  spread  gives  the 

percentage of population to be covered by the network in each type of deployment area. There 

are  three  types  of  deployment  areas  considered;  city/urban,  suburban  and  rural.  These  inputs 

are vendor-specific. screen shots of ‘input sheet’ are shown in figures 6-1 and 6.2.   

 

 

Figure 6-1: Dimensioning tool: Capacity Inputs 

 

 

 

48 

 

 

Figure 6- 2: Dimensioning tool: Coverage Inputs 

 

 

6.3

 

Tables and background data 

All the required information to carry out the coverage and capacity calculations is positioned on 

‘Tables’ sheet. This sheet contains all the data needed for number crunching. Sheet is partitioned 

into different parts. 

 

First  part  contains  the  tables  for  adaptive  modulation  coding  schemes.  It  lists  all  the  allowed 

modulation schemes like, QPSK, 16QAM and allowed coding rates for these schemes in LTE 

networks.  The  most  important  section  of  this  part  is  Shannon-Alpha  tables.  Shannon-Alpha 

formula  is  used  for  coverage  estimation.  Tables  for  four  different  antenna  configurations  are 

available (See section 4.2.1). 

 

 

 

49 

Second part carries details of different antenna configuration, channel models used and system 

parameters.  System  parameters  are  operating  frequency  and  channel  bandwidth.  Third  section 

details  the  maximum  available  data  rates  for  different  modulation  and  coding  schemes.  These 

tables  are  used  to  calculate  the  data  rate  supported  by  one  eNB  in  capacity  planning.  This 

procedure is explained in chapter 5.  

 

Fourth  section  holds  the  link  level  simulation  results.  This  table  gives  the  minimum  required 

SINR for each modulation and coding scheme e.g. for QPSK ½. Currently, dimensioning tool 

has  the  data  for  two  combinations  of  channel  model  and  antenna  configuration.  Fifth  section 

features  system  level  results  from  simulator.  These  are  SINR  distribution  tables  for  different 

environments. These tables are presented in the form of the graph in figure 4-2. 

 

 

 

Figure 6- 3: Dimensioning tool: Traffic models 

 

 

 

 

50 

6.4

 

Radio link budget 

Radio  link  budget  calculations  deal  with  the  coverage  estimation  of  LTE  network.  RLB  is 

evaluated with respect to different criteria. All the factors effecting RLB are listed in the sheet 

with DL and UL budgets calculated side by side. Figure 6-4 is the snapshot of radio link budget 

sheet. 

 

One of the main features of this dimensioning tool is the facility  to calculate RLB using three 

different methods. The detailed theory behind radio link budget is already elucidated in chapter 

4.  User  of  the  software  can  adopt  anyone  of  these  methods,  depending  upon  the  analysis 

strategy. 

 

Maximum  coverage  is  the  primary  criteria,  which  is  usually  used  for  RLB.  LTE  is  a  packet 

optimized  network.  All  the  traffic  is  carried  in  form  of  data  packets.  Therefore,  using  a 

modulation scheme will affect the amount of data carried by the network. For example, using a 

MCS  of  16QAM  4/5  instead  of  QPSK  ½  will  allow  a  better  utilisation  of  the  network  and 

higher data rate. But 16QAM 4/5 can only be used in favourable channel condition. Otherwise 

error  rate  will  be  high  enough  to  cancel  the  advantage  of  using  a  better  MCS.  In  maximum 

coverage criteria, it is assumed that lowest MCS is used. Lowest MCS corresponds to the lowest 

data  rate.  Use  of  lowest  MCS  allows  the  estimation  of  farthest  reach  of  eNB.  In  this  way,  an 

estimate of maximum possible cell radius is obtained. 

 

A  second  criterion  available  for  RLB  is  ‘fixed  inter-site  distance’.  For  this  criterion,  user  is 

allowed to fix the inter-site distance. With a fixed inter-site distance, RLB is calculated in reverse 

to find out the allowed MCS for a given channel model and thus the maximum available data 

rate of the cell. The data rate obtained in this process is the theoretical maximum and it will be 

higher than the achievable data rate. 

 

To provide the user with full freedom, a third criterion of ‘User defined target data rate’ is also 

available.  In  this  RLB  criterion,  user  can  set  the  desired  or  target  data  rate  that  should  be 

provided by a cell. RLB calculations are then carried out to find out the MCS needed to support 

this  data  rate.  This  MCS  is  then  used  to  compute  the  allowed  cell  radius.  Therefore,  this 

 

 

51 

criterion  is  the  converse  of  ‘fixed  inter-site  distance’  criterion.  These  three  criteria  make  this 

software a very versatile and powerful LTE dimensioning tool. 

 

 

 

 

Figure 6-4: Dimensioning tool: Capacity evaluator 

 

 

Transmitter 

System 

Parameters 

DL Interference 

Thermal Noise 

Required SINR 

Channel Effects 

Supported DL MCS 

Maximum allowed 

Path Loss and Cell 

Radius 

UL 

DL 

 

 

52 

6.5

 

Capacity Evaluator 

Capacity evaluator sheet calculates maximum cell throughput for a specific Cell Range. Thus, it 

provides  the  capacity  of  a  single  eNB  in  LTE  access  network.  Calculation  of  maximum  cell 

throughput  is  based  on  SINR  distribution  tables  which  are  obtained  from  system  level 

simulations  of  LTE  network.  A  simple  approach  of  direct  SINR-MCS  mapping  is  used  to 

calculate the cell throughput. SINR distribution tables from system level simulations are placed 

in  ‘tables’  sheet.  Minimum  required  SINR  for  each  MCS  is  calculated.  Data  rate  that  can  be 

achieved,  using  a  specific  MCS  is  known  by  using  system  parameters.  Detailed  capacity 

evaluation method is explained in section 5.2. 

 

•

 

If (SNR

•

 

Then: Data Rate = 0; 

•

 

else 

Data Rate = Table (SNR, DL Rate corresponding to MCS) 

 

 

 

 

Figure 6-5: Dimensioning tool: Capacity evaluator 

 

SINR 

Distribution 

Data Rate for 

each MCS 

corresponding 

to SINR 

Throughput 

corresponding 

to each SINR 

SINR 

DL 

Throughput 

 

 

53 

6.6

 

Dimensioning Output 

This sheet contains the detailed outputs, which are calculated by using the data from previous 

sheets. This sheet displays the final dimensioning results. A screen shot of ‘output’ sheet is given 

below. As shown in the figure 6-6, each column corresponds to one year, mentioning the results 

calculated  on  the  basis  of  current  year  data  and  forecast  provided  by  the  customer.  Rows  are 

bunched together in different groups.  

•

 

Population statistics 

•

 

Number of subscribers 

•

 

Area to be covered by the network 

•

 

Subscriber geographical spread 

•

 

Cell Throughput 

•

 

Capacity-based site count 

•

 

Final site-count 

 

 

 

Figure 6-6: Dimensioning tool: Forecast 

 

Population  statistics  enlists  the  total  population  and  number  of  persons  in  a  households 

expected  to  use  the  service.  Number  of  subscribers is  calculated  according  to  the  criteria  that 

Forecast Years 

Traffic 

Model 

Conversion 

Total Data to be 

carried 

Units 

Data to be carried for 

each traffic type 

 

 

54 

there  is  one  customer  per  household.  This  number  is  simply  obtained  by  dividing  the  total 

population by number of persons in a household.  

 

(30) 

 

 

Actual  number  of  subscribers  using  the  service  is  always  lower  than  the  total  number  of 

households.  Therefore,  actual  subscriber  count  is  estimated  next.  Penetration  for  different 

mobile services is used to evaluate the real number of subscribers. This figure is provided by the 

operator itself. Geographical area to be covered and area types are provided next, followed by 

the subscriber spread in each of different area types. For the delivered version of dimensioning 

tool, values of 20%, 30% and 50% are assumed for urban, suburban and rural areas respectively.  

 

Traffic models and traffic forecast is used to compute the total traffic that has to be carried by 

the  whole  network  for  each  area  type.  This  computation  takes  into  account  utilisation  factor, 

overbooking  factor  and  traffic  demand.  Capacity  of  a  single  eNB  is  calculated  by  capacity 

evaluation exercise from ‘capacity evaluator sheet’. Equation 29 is used to evaluate the number 

of eNB to cover each area. It is important to note that these calculations are made for each area 

type separately. 

 

Dimensioning  exercise  gives  the  number  of  sites  needed  from  both  coverage  and  capacity 

dimensioning.  Maximum  of  the  two  values  is  taken  as  the  final  site  count.  Site  count  for 

different  area  types  is  then  added  to  get  the  final  figure  for  the  whole  area.  Final  output  is 

depicted in figure 6-7 on next page. 

sehold

rsonsInHou

NumberOfPe

ation

TotalPopul

useholds

NumberOfHo

=

 

 

55 

 

 

Figure 6-7: Dimensioning tool: Outputs 

Capacity 

Site 

Count 

Coverage 

Site 

Count 

Final Site Count 

Cell Radius 

Throughput 

per cell 

 

 

56 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7

 

Conclusion and Future Work 

 

 

This chapter presents a summary of the thesis work. It gives a synopsis of work performed and 

the final results. Possible future word and improvements are also discussed in this chapter.  

 

7.1